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public class sexIdentifier {

public static final String HOMOSEXUAL = "homo";
public static final String STRAIGHT = "straight";
     public static void main(String args[]){
          
public String identifyGender(String yourGender, String belovedGender){
    if(yourGender.equals(belovedGender)){
return HOMOSEXUAL;
}else{

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J.U.C并发框架（1）


翻译：书卷多情

在J2SE1.5中，java.util.concurrent包下的大部分同步工具（锁、阻塞等）以AbstractQueuedSynchronizer类为基础来构建。这个框架提供了一些常用机制用于自动管理并发状态、阻塞及非阻塞线程和队列。本论文描述了该框架的根源、设计实现、用法及性能。
关键字：synchronized, java

1、介绍

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JVM底层又是如何实现synchronized的？

目前在Java中存在两种锁机制：synchronized和Lock，Lock接口及其实现类是JDK5增加的内容，其作者是大名鼎鼎的并发专家Doug Lea。本文并不比较synchronized与Lock孰优孰劣，只是介绍二者的实现原理。
数据同步需要依赖锁，那锁的同步又依赖谁？synchronized给出的答案是在软件层面依赖JVM，而Lock给出的方案是在硬件层面依赖特殊的CPU指令，大家可能会进一步追问：JVM底层又是如何实现synchronized的？
本文所指说的JVM是指Hotspot的6u23版本，下面首先介绍synchronized的实现：
synrhronized关键字简洁、清晰、语义明确，因此即使有了Lock接口，使用的还是非常广泛。其应用层的语义是可以把任何一个非null对象 作为"锁"，当synchronized作用在方法上时，锁住的便是对象实例（this）；当作用在静态方法时锁住的便是对象对应的Class实例，因为 Class数据存在于永久带，因此静态方法锁相当于该类的一个全局锁；当synchronized作用于某一个对象实例时，锁住的便是对应的代码块。在 HotSpot JVM实现中，锁有个专门的名字：对象监视器。  
1. 线程状态及状态转换
当多个线程同时请求某个对象监视器时，对象监视器会设置几种状态用来区分请求的线程：

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3.1、摘要
      在前面两篇文章中，分别介绍和讨论了朴素贝叶斯分类与贝叶斯网络两种分类算法。这两种算法都以贝叶斯定理为基础，可以对分类及决策问题进行概率推断。在这一篇文章中，将讨论另一种被广泛使用的分类算法——决策树（decision tree）。相比贝叶斯算法，决策树的优势在于构造过程不需要任何领域知识或参数设置，因此在实际应用中，对于探测式的知识发现，决策树更加适用。

3.2、决策树引导
      通俗来说，决策树分类的思想类似于找对象。现想象一个女孩的母亲要给这个女孩介绍男朋友，于是有了下面的对话：

      女儿：多大年纪了？

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1.1、摘要
      贝叶斯分类是一类分类算法的总称，这类算法均以贝叶斯定理为基础，故统称为贝叶斯分类。本文作为分类算法的第一篇，将首先介绍分类问题，对分类问题进行一个正式的定义。然后，介绍贝叶斯分类算法的基础——贝叶斯定理。最后，通过实例讨论贝叶斯分类中最简单的一种：朴素贝叶斯分类。

1.2、分类问题综述
      对于分类问题，其实谁都不会陌生，说我们每个人每天都在执行分类操作一点都不夸张，只是我们没有意识到罢了。例如，当你看到一个陌生人，你的脑子下意识判断TA是男是女；你可能经常会走在路上对身旁的朋友说“这个人一看就很有钱、那边有个非主流”之类的话，其实这就是一种分类操作。

      从数学角度来说，分类问题可做如下定义：

      已知集合：和，确定映射规则，使得任意有且仅有一个使得成立。（不考虑模糊数学里的模糊集情况）

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Apache Mahout 是 ApacheSoftware Foundation (ASF) 旗下的一个开源项目，提供一些可扩展的机器学习领域经典算法的实现，旨在帮助开发人员更加方便快捷地创建智能应用程序，并且，在 Mahout 的最近版本中还加入了对Apache Hadoop 的支持，使这些算法可以更高效的运行在云计算环境中。

在现实中广泛使用的推荐系统一般都是基于协同过滤算法的，一般分为基于用户(user)的协同过滤算法和基于项目（item）的协同过滤算法，这类算法通常都需要计算user和user，item和item之间的相似度，对于不同的数据量和不同类型的数据源，都需要不同的相似度计算方法来提高推荐性能和提高推荐的准确度，幸好在mahout中提供了大量的计算相似度的组件，这些组件实现了一些不同的相似度计算方法：
如图1：基于user的相似度计算


1.Pearson correlation-based similarity（皮尔森用户协同推荐算法）（一般不建议使用）
(PearsonCorrelationSimilarity) 根据用户对于物品的喜好分数进行用户的打分进行推荐，用户之间的相似度从-1~1

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原文地址：http://in.sdo.com/?p=1707
收集和整理了目前互联网上能找到的开源推荐系统，并附上了个人的一些简单点评（未必全面准确），这个列表是目前为止比较全面的了，希望对大家了解掌握推荐系统有帮助（文/陈运文）
SVDFeature
由上海交大的同学开发，采用C++语言，代码质量很高。去年我们参加KDD竞赛时用过，很好很方便，而且出自咱们国人之手，所以置顶推荐！
项目地址：
http://svdfeature.apexlab.org/wiki/Main_Page
SVDFeature包含一个很灵活的Matrix Factorization推荐框架，能方便的实现SVD、SVD++等方法, 是单模型推荐算法中精度最高的一种。SVDFeature代码精炼，可以用相对较少的内存实现较大规模的单机版矩阵分解运算。
另外含有Logistic regression的model，可以很方便的用来进行ensemble运算

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俗话说，天下武功，唯快不破。也就是说要练成天下高手的话，出招速度一定要快，这样才能在江湖上立足，不至于掉了脑袋。而程序员要在IT界混出个名堂，也要有高效的工作效率才行。IT行业时时刻刻都产生着新知识、新技术，要想跟上变革肯定要有几把刷子。

 

而我本人很喜欢各种各样的方式来提高自己的工作效率，可以分享给大家一些经验。

1、键盘功底要扎实。敲键盘时要使用标准指法。可能你认为这是程序员的基本功，可是我发现其实很多程序员都做不到这点。看着他们敲代码时那笨拙的指法我就心急。其实炼成标准指法不难，相当年我还是一指禅，打字极慢，痛定思定，在一周内我打字必用标准指法，再别扭也要坚持，一周后就适应了标准指法了。现在不说运指如飞也算是略有小成。练习指法和键盘速度可以给大家推荐一些网站:http://10fastfingers.com/typing-test/english,这个就是练习标准指法的，我可以轻松上60 WPM(每分钟60单词)，有个外国同事可以达到130以上，那才叫恐怖。http://typing.io/lessons，专门供程序员练习敲代码的网站，融合了各种括号和标点，难度有点大。

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穷人的恶性循环：
穷 -> 需要努力工作 -> 没有时间去交际 -> 人脉越来越狭窄 -> 工作越来越难做 -> 越需要努力去工作 -> 越没有时间去发展人脉 -> 越穷

富人的良性循环：
有钱 -> 工作很轻松 -> 很多时间都在交际上 -> 人脉越来越广 -> 工作越来越不用努力 -> 越有更多的时间精力去发展人脉 -> 越富有 

程序员的恶性循环：
加班 -> 没空学习 -> 老是写同等水平代码 -> 无法提升代码质量 -> 老是出BUG -> 老是需要修改 -> 加班 -> ....

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    今天是我非常郁闷的一天，心情很差。today is my blue day. im not in mood to do anything. i know everybody hate aggressive boys.